Push model using huggingface_hub.

README.md

@@ -10,13 +10,12 @@ tags:
 - text-classification
 - generated_from_setfit_trainer
 widget:
-- text: 'إن التعامل الدقيق مع شركة labute يجعل المادة تبدو أصلية وليست قوادة. '
-- text: 'كوبا جودينج جونيور يشق طريقه ببسالة عبر كلاب الثلج، ولكن حتى طاقته الصاخبة
-    تفشل في إثارة هذه الكوميديا ​​الرصاصية. '
-- text: '... رحلة على متن قطار الملاهي في فيلم '
-- text: 'مكتظة بالحادثة، ومليئة بالعاطفة والطاقة. '
-- text: 'ربما يكون الأمر يتعلق بصناعة الأفلام، لكن لا حرج في ذلك إذا كان الفيلم مصنوعًا
-    بشكل جيد وهذا الفيلم كذلك. '
+- text: 'واحد من أعظم الأفلام التي رأيتها على الإطلاق. '
+- text: 'إنها لا تلعب دورًا دراميًا أبدًا حتى عندما تحدث أشياء دراماتيكية للناس. '
+- text: 'يستغل -lrb- headbanger -rrb- الصور النمطية بطريقة ممتعة، مع إضافة القليل
+    من القلب والموضوع المقلق. '
+- text: 'هناك بعض الضحك في هذا الفيلم، لكن فوضى ويليامز تصبح متعبة، والسخرية ضعيفة. '
+- text: 'أحادية الجانب... تغازل الدعاية. '
 inference: true
 model-index:
 - name: SetFit with akhooli/sbert_ar_nli_500k_norm
@@ -30,7 +29,7 @@ model-index:
       split: test
     metrics:
     - type: accuracy
-      value: 0.8024948024948025
+      value: 0.7505197505197505
       name: Accuracy
 ---
 
@@ -62,17 +61,17 @@ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that i
 - **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
 
 ### Model Labels
-| Label    | Examples                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            |
-|:---------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| negative | <ul><li>'بعد أن تضحك مرة -lrb- وربما مرتين -rrb-، ستكون قد نسيت الفيلم تمامًا عندما تعود إلى سيارتك في موقف السيارات. '</li><li>'أظن أن هذا هو نوع الإنتاج الذي كان من الممكن أن يكون أكثر تسلية لو أن المخرج قد أصدر مقتطفات بطريقة مسرحية واستخدم الفيلم كميزة إضافية على قرص DVD. '</li><li>'مسعى أكثر قابلية للتنبؤ ومليء بالكليشيهات من سابقه. '</li></ul>     |
-| positive | <ul><li>'تلبية، حتى تجاوز التوقعات، إنها أفضل تتمة منذ أن ضربت الإمبراطورية... إنجاز مهيب، ملحمة من العظمة المذهلة والعمق العاطفي المثير للدهشة. '</li><li>'في حين أن الوشم يستعير بشكل كبير من كليهما سبعة و صمت الحملان، فهو قادر على الحفاظ على مستوى من المؤامرات المتطورة والشخصيات ذات الحجم البشري التي تجذب الجمهور. '</li><li>'فيلم مضحك جدا . '</li></ul> |
+| Label    | Examples                                                                                                                                                                                          |
+|:---------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| positive | <ul><li>'جلبت إلى الحياة على الشاشة الكبيرة. '</li><li>'يجب أن ينظر إليه على أنه يعتقد. '</li><li>'تم إجراء القتال بالسيف بشكل جيد، كما أن auteuil هو متعة أبله. '</li></ul>                      |
+| negative | <ul><li>'الشعور العام لا يختلف عن مشاهدة حلقة مجيدة من "الجنة السابعة". \'\' '</li><li>'... الأمر برمته لم ينجح إلا في جعلني أشعر بالترنح. '</li><li>'يتطلب الكثير من معظم المشاهدين. '</li></ul> |
 
 ## Evaluation
 
 ### Metrics
 | Label   | Accuracy |
 |:--------|:---------|
-| **all** | 0.8025   |
+| **all** | 0.7505   |
 
 ## Uses
 
@@ -92,7 +91,7 @@ from setfit import SetFitModel
 # Download from the 🤗 Hub
 model = SetFitModel.from_pretrained("akhooli/setfit")
 # Run inference
-preds = model("... رحلة على متن قطار الملاهي في فيلم ")
+preds = model("أحادية الجانب... تغازل الدعاية. ")
 ```
 
 <!--
@@ -124,12 +123,12 @@ preds = model("... رحلة على متن قطار الملاهي في فيلم
 ### Training Set Metrics
 | Training set | Min | Median | Max |
 |:-------------|:----|:-------|:----|
-| Word count   | 3   | 16.67  | 43  |
+| Word count   | 2   | 15.787 | 45  |
 
 | Label    | Training Sample Count |
 |:---------|:----------------------|
-| negative | 100                   |
-| positive | 100                   |
+| negative | 1000                  |
+| positive | 1000                  |
 
 ### Training Hyperparameters
 - batch_size: (32, 32)
@@ -153,9 +152,9 @@ preds = model("... رحلة على متن قطار الملاهي في فيلم
 ### Training Results
 | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
 |:-----:|:----:|:-------------:|:---------------:|
-| 0.02  | 1    | 0.3151        | -               |
-| 1.0   | 50   | 0.232         | -               |
-| 2.0   | 100  | 0.0379        | -               |
+| 0.02  | 1    | 0.3326        | -               |
+| 1.0   | 50   | 0.2628        | -               |
+| 2.0   | 100  | 0.2042        | -               |
 
 ### Framework Versions
 - Python: 3.10.14

model.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:df05034181c35b6caf20e38751c2f56a77431dacbe4b7f8912138aacedec6ec6
+oid sha256:8610dd2fb73e527174fb4c052c3a6dd4f16d14c8a3db74e417be272b0083905d
 size 540795752

model_head.pkl

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:15bfa7d20330e9fb5704c7ead92a26faf325a8c554e9eddc45194c99041a39a3
+oid sha256:bfa351a6e8717b34c526b03869cd86c2efdf86b127dad48885923cd8976c1d19
 size 7007